IKEA Retail (Ingka Group) 利用 Recommendations AI 將全球電子商務平均訂單價值提高了 2%瞭解詳情

Recommendations AI

大規模提供高度個人化的產品推薦內容。

為客戶提供更多他們感興趣的內容

向客戶證明您對他們的瞭解程度,藉此贏得客戶的信任並強化忠誠度。Google 為 Google Ads、Google 搜尋和 YouTube 等旗艦產品提供推薦內容已有多年經驗。

我們借鑒機器學習的寶貴經驗和專業知識而打造出了 Recommendations AI,讓您在所有接觸點提供貼近客戶品味和偏好的個人化推薦內容。

全代管服務標誌

全代管服務

您不必預先處理資料、訓練或透過 HyperTune 調整機器學習模型、設定負載平衡,或是手動佈建基礎架構來處理不可預測的流量高峰。系統會為您代勞,自動完成所有工作。

快速啟動專案標誌

快速啟動專案

您可以透過符合直覺的圖形使用者介面整合資料、管理模型、提供推薦內容,並且監控效能。透過您現有的工具 (例如 Google Analytics 360代碼管理工具Merchant CenterCloud StorageBigQuery) 來快速連結資料。

先進的 AI 標誌

最先進的 AI 技術

您可以參考 Google 如何採用最先進的機器學習模型來提供推薦內容,並運用這方面的專業知識。這些機器學習模型可以修正偏誤和季節性,而且在長尾產品和冷啟動使用者及項目的情境中的效能優異。

盡可能發揮資料價值標誌

盡可能發揮資料價值

您可以透過整合非結構化的中繼資料 (例如產品名稱、說明、分類、圖片、產品壽命等),將所有資料投入工作,進而達成出色的預測成效。

在任何接觸點提供推薦內容標誌

在任何接觸點提供推薦內容

在客戶流程中,透過網路、行動裝置、電子郵件等管道,無論是首頁、購物車或訂單確認頁面,都能為首次使用者和忠誠客戶提供優質的推薦內容。

選擇您的策略標誌

選擇策略

您可以自訂推薦內容,藉此達成您期望的成效:參與度、收益或轉換次數。您可以套用業務規則來微調客戶可查看的資訊、讓產品呈現更加多樣化,以及依據產品供應情形、自訂標記等條件進行篩選。

自動擴展至全球規模標誌

自動擴展至全球規模

只要按一下滑鼠,您就能順利為世界各地的客戶提供精心規劃的推薦內容,延遲時間極低,而且還支援國際化的產品目錄和多個地理位置。

掌握自己的資料和模型標誌

掌握自己的資料和模型

您可以全權掌控自己的所有資料和模型。這些資料和模型絕對不會用於其他 Google 產品,其他的 Google 客戶也不會看到這些內容。您絕對不會受制於單一技術或產品,而且您隨時都能刪除自己的資料和模型。瞭解詳情

支援 GDPR 法規遵循標誌

支援 GDPR 法規遵循

Recommendations AI 支援一般資料保護規則 (GDPR) 的規定。遵守 GDPR 是 Google Cloud 和客戶的第一要務。詳情請參閱條款GDPR 資源中心

在各管道提供成效良好的建議

透過 Recommendations AI,您可以為所有客戶接觸點提供成效良好的建議,像是網站、行動版服務、電子郵件、聯絡中心等。順利為世界各地的客戶提供精心規劃的推薦內容,延遲時間極低。

觀看影片,瞭解 Recommendations AI 的運作方式

顯示數件衣物的螢幕畫面,左上角列有「服飾」字樣

大幅改善具有實用價值的指標

Recommendations AI 採用 Google 最新的機器學習架構,可透過變數 (例如分類、定價和特價優惠) 的形式,以動態方式適應即時的客戶行為和變化。與先前的推薦系統相較,全球零售商的初步結果有顯著的提升,其中部分零售商更達到了以下成效。

四個方塊:第 1 個顯示透過推薦內容增加 90% 的點閱率;第 2 個顯示透過推薦內容增加 40% 的轉換;第 3 個顯示透過推薦內容增加 50% 的收益;第 4 個顯示每次造訪總收益增加 5%

運作方式

步驟 1 是「擷取您的資料」,其中包含兩個方塊,分別是「產品目錄資料」和「客戶資料」;箭頭從這兩個方塊指向一個合併的方塊,方塊上的文字為「透過多種方式整合資料」;箭頭指向步驟 2 的「自訂推薦內容」,底下的「Recommendations AI」方塊內含 3 個部分,分別是「選取您的推薦類型」、「選取您的目標」和「設定業務規則」;箭頭從 prediction API 方塊指向步驟 3 的「在客戶流程中的任何階段顯示推薦內容」方塊,方塊上的文字為「在客戶接觸點顯示推薦內容」。
Galaxus 標誌

「Recommendations AI 可以與我們的現有推薦架構輕鬆整合,讓我們能夠直接提供新一代的推薦內容,而不需投入大量心力。目前我們持續投資在資料科學上,這對我們整合並測試不同的演算法非常有幫助。Recommendations AI 在我們的產品詳細資料頁面上成效卓越,而且顯著提升了轉換率和收益。」

Galaxus 資訊長 Oliver Herren

合作夥伴

透過我們信任的合作夥伴,將 Recommendations AI 與您的系統進行整合。

定價

系統會根據作業類型計算 Recommendations AI 費用。舉例來說,訓練和調整作業的費用是以每節點每小時費率來計算,而要求預測的費用則是以每 1,000 次預測的費率來計算。此外,預測的費用是以每月預測要求數量來分級計價。

您可以取得價值 $600 美元的免費抵免額來試用 Recommendations AI。一般來說,這些免費抵免額已足夠您訓練一個模型,並透過為期兩週的 A/B 測試確認實際工作環境中的效能。

查看定價詳細資料

後續行動

運用價值 $300 美元的免費抵免額和超過 20 項一律免費的產品,開始在 Google Cloud 中建構產品與服務。

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後續步驟

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